行业动态（新技术）

卡内基梅隆大学蛇形机器人学会游泳

据报道，蛇形机器人已经成为卡内基梅隆大学(CMU)机器人实验室的一个重要研究方向，是每次到访者必参观的内容。

今年3月，CMU在一个游泳池成功进行了蛇形机器人游泳技能的测试，该研究始于去年7月，研究人员Howie Choset教授指出，这项研究工作进展得很快，其秘密在于模块化技术和优秀的研究团队。

在早先的研究中，蛇形机器人是陆地版，其能像管道一样挤进狭小空间，进入其他形态的机器人可能无法进入的空间。目前的蛇形机器人配备了专用外壳，可以顺畅地在水里穿行。

据了解，开发团队正在关注这种机器人在国防领域的使用，尤其是检查潜艇、船舶等船只的能力，其他非军事应用还包括对钻机、坦克及水下管道的检查等。

（玑微）

亚马逊宣布开源DeepRacer设备软件

亚马逊在 2018 年推出的 AWS DeepRacer，被认为是一款能够通过趣味方式来帮助开发者了解机器学习的项目。在不断地发展壮大、并发起 DeepRacer 竞赛之后，该公司日前宣布全面开源该软件。

据悉，各技能水平的开发人员都可以通过基于云的3D 赛车模拟器、再由强化学习驱动的全自动 1/18 比例赛车和全球赛车联盟亲身体验机器学习。AWS DeepRacer为使用者提供了一种强化学习 (RL)方式，RL是一种先进的机器学习 (ML) 技术，它采用了与其他机器学习方法不同的方法来训练模型，不需要任何标记的训练数据就可以学习非常复杂的行为，并且可以在优化长期目标的同时做出短期决策。

DeepRacer控制核心是一台运行 Ubuntu Linux 或机器人操作系统（ROS）的微机，两系统都属于开源组件，感兴趣者均可在GitHub或AWS DeepRacer开源项目主页查看相关文档以及官方推荐的6个示例。

（玑微）

快速设计复杂结构纳米机器人软件问世

最近，美国俄亥俄州立大学的科学家发布了一款名为MagicDNA的独特软件，该软件可以在几分钟之内将DNA链组合起来，变成具有铰链和转子等组织的复杂结构，形成纳米机器人执行各种任务，如药物输送。

相关研究人员表示，多年来科学家们一直在使用繁琐的手动步骤和较慢的设备来进行此类纳米机器人制备操作，这一技术能够在几分钟内设计出纳米机器人。

目前，MagicDNA软件主要在研究实验室和大学中使用。据悉，该软件具有许多优点，可以帮助专家设计出更好、更有效的纳米设备。例如，这一软件可以让科学家真正地以3D方式进行完整的设计，以前类似设备的设计仅支持2D创作。另外，该软件还允许设计人员创建“自上而下”或“自下而上”的DNA结构。在“自上而下”的设计中，科学家们可以决定如何对整个设备进行几何造型，以获取适当的DNA链，然后自动将DNA链组合在一起。“自下而上”则是研究人员采用特定的DNA链并选择如何将其组织成所需的结构，从而可以对本地设备的属性和结构进行精细控制。该软件的另一个重要组成部分是，它可以模拟设计DNA工具的移动和工作方式。例如，研究者可以建造一些工具，包括带有爪子的机械臂，这些机械臂能够抓起较小的物体，还有看起来像飞机的100nm大小的结构等等，制造更复杂的纳米器件的能力表明，该软件可以做更多有益的事情，而且可以用一种工具执行各种任务。

用MagicDNA软件创建的机械手纳米设备

（来源：大数据文摘）

模拟DNA超螺旋的人造肌肉问世

据报道，澳洲卧龙岗大学（UOW）科学家在DNA超螺旋的启发下开发出一种新型人造肌肉，可用于微型机器人应用。

微型机器人的主要技术挑战在于如何在小型设备上产生强大的运动和力量，研究的主要作者、UOW澳大利亚创新材料研究所的杰弗里·斯宾克斯（Geoffrey Spinks）教授说道：“使用模拟骨骼肌的驱动材料为微型机器人提供动力很有吸引力，但它们太复杂了，无法轻易缩小尺寸。因此，我们期待人造肌肉来为机器人提供良好的机械驱动。”

斯宾克斯教授介绍，人造肌肉模仿DNA分子收缩到细胞核中时的方式，DNA是最坚硬和最长的天然聚合物之一，当要进入微米大小的细胞核中时，DNA必须收缩1000倍以上，通过超螺旋过程减小体积。于是，研究人员通过膨胀扭曲的纤维来制造类似DNA般的缠绕，当纤维末端因旋转而堵塞时，就会发生超螺旋，从而产生大量机械能。研究小组通过建模对纤维进行优化，缩小纤维的尺寸以减少其响应时间，最大限度地提高速率和能量输出，成功地将这些新肌肉用于可能的应用，例如制造出微型剪刀和微型镊子。

微型人造肌肉可以用来制造先进的假肢和可穿戴设备，帮助受伤或身体残疾的人行动。此外，也可以用于无创手术工具和工业微型机械手。DNA超螺旋启发下的人造肌肉具有高弹性，行为非常接近真正的肌肉纤维，不仅对医学具有重大意义，而且对机器人技术的发展也至关重要。

（玑微）

英伟达发布自动驾驶芯片Atlan

英伟达公司4月在线上举行GTC大会，会上发布全新的自动驾驶芯片SoC Atlan，单颗SoC的算力能够达到1000TOPS，相比上一代Orin SoC算力提升接近4倍（上代为254TOPS），比如今大多数L4级自动驾驶车辆整车的算力还要强大。

据悉，Atlan SoC拥有安培架构GPU核心、基于Arm的Grace CPU核心、深度学习和计算机视觉加速器单元以及BlueField DPU核心，Atlan SoC将于2023年向开发者提供样品，2025年大量装车。目前计划装车的是英伟达Orin自动驾驶芯片，明年上市的沃尔沃XC90 SUV车型将是沃尔沃旗下首款搭载Orin SoC的车型，将搭载1颗Orin SoC，算力达到254TOPS，可以实现更加安全的自动驾驶。

同时，英伟达公布了自己最新研发的L4级自动驾驶开发车Hyperion 8，车辆搭载2颗英伟达Orin SoC用作自动驾驶计算，并用1颗Orin SoC监测车内安全员，用4颗Orin SoC与4颗MLNX芯片记录3D环境。开发人员可以在车内测试自动驾驶感知决策算法、训练神经网络算法、收集环境数据，甚至还能用作智能座舱开发，这辆开发车将在今年年底面向开发者开放。另外，英伟达宣布即将开放自动驾驶仿真平台DRIVE Sim，开发者可以仿真验证自动驾驶软件或训练机器。

（玑微）

我国科学家研发出全柔性织物显示系统

智能电子织物是柔性电子领域的研究热点，能够实现浏览资讯、收发信息等功能的智能电子织物，将有助于推动传统纺织制造与大数据、人工智能等新兴领域的快速融合发展，给人们的生活方式带来全新变革。但是，如何将显示功能有效集成到电子织物中，同时又保持织物的柔软、透气导湿、适应复杂形变等特性，是智能电子织物发展面临的难题。

在国家重点研发计划“纳米科技”重点专项支持下，我国科学家成功将显示器件制备与织物编织过程相融合，在高分子复合纤维交织点集成多功能微型发光器件，揭示了纤维电极之间电场分布的独特机制，实现了大面积柔性显示织物和智能集成系统。

据悉，研制成功的全柔性织物显示系统，单个发光点亮度达到115.1cd/m2，功率消耗仅为毫瓦级别，分辨率接近80ppi，既具有与普通平面显示器件相当的亮度，同时保持了传统织物的轻型、透气性、可洗涤、高柔性等特点。此外，研究团队利用成熟的编织设备，研制成功长6m、宽25cm、含约50万个发光点的发光织物，并通过更换发光材料的种类，可以实现多色发光单元，得到多彩的显示织物。

全柔性织物显示系统在物联网和人机交互领域，如实时定位、智能通信、医疗辅助等方面展现出良好应用前景，有望催生颠覆性技术和新兴产业。

（来源：科技部）